基于Chambolle-Pock算法框架的高阶TV图像重建算法

• 作 者: 席雅睿 乔志伟 温静 张艳娇 杨雯晶 闫慧文
• 机 构: 山西大学计算机与信息技术学院
• 出 处: 计算机应用
• 发表日期: 2020年06期
• 关键词: 高阶总变差 约束优化 压缩感知 图像重建 Chambolle-Pock算法 High Order Total Variation(HOTV)constraine
• 基金项目: 山西省重点研发计划项目(201803D421012),山西省留学人员科技活动项目(RSC1622)

传统的总变差(TV)最小算法是一种基于压缩感知(CS)的经典迭代重建算法,可以从稀疏数据或含噪数据中高精度地重建图像。然而,TV算法在重建分段常数特征不明显的图像时可能会引入块状伪影,通过研究得出,在图像去噪中使用高阶总变差(HOTV)能有效压制TV模型引入的块状伪影。鉴于此,提出了一种HOTV图像重建模型及其Chambolle-Pock(CP)求解算法。具体来说,以二阶梯度构建二阶TV范数,进而设计了一种数据保真约束的二阶TV最小重建模型,并推导出了相应的CP算法。在理想数据投影和含噪数据投影条件